Denise García sabe que a veces sus alumnos la engañan, pero la situación que descubrió en febrero fue completamente inusual. García, profesora de matemáticas en West Hartford, Connecticut, incluyó accidentalmente una ecuación atípicamente compleja en una serie de problemas para su clase que estudiaba matemáticas en un programa de instituto. Sin embargo, de alguna manera, varias personas de la clase donde participan 15 estudiantes lograron resolverlo correctamente. Estos estudiantes demostraron su trabajo resolviendo la ecuación, refutando el esquema habitual de exponer trampas.
García estaba desconcertada, pero luego recordó una conversación que había sucedido unos años antes. Algunos de sus antiguos alumnos le contaron sobre la herramienta en línea Wolfram | Alpha, que puede manejar ecuaciones complejas en segundos. Da respuestas y pasos sucesivos para lograr respuestas, por lo que no podría atrapar a los engañadores copiando el resultado a su tarea.
Durante años, los estudiantes han utilizado CliffsNotes para acelerar la lectura de libros [
series de publicaciones que contienen un breve recuento de obras famosas / aprox. perev. ], SparkNotes para ayuda durante las discusiones en el aula del material [
materiales de enseñanza auxiliares en varias ciencias / aprox. perev. ], Wikipedia para completar sus trabajos con referencias históricas. Los estudiantes de hoy tienen herramientas más poderosas, a saber, Wolfram | Alpha, un programa que usa IA para resolver perfectamente ecuaciones que no se pueden atrapar. Wolfram | Alpha utiliza tecnología de procesamiento de lenguaje natural, y los estudiantes reciben respuestas más rápidas que de un maestro, con mayor precisión que al descartar el trabajo de otra persona y más fácil que al resolver problemas por su cuenta.
Desde el lanzamiento de Wolfram | Alpha, se ha filtrado a través del sistema educativo y ha penetrado en la tarea de los estudiantes universitarios y estudiantes de secundaria. El uso de Wolfram | Alpha es difícil de rastrear, y en manos de estudiantes ambiciosos, sus soluciones ideales conducen a consecuencias inesperadas. Funciona clasificando la tarea en partes, ya sea matemática o una pregunta como "¿Dónde está el centro de los Estados Unidos?", Y luego construyendo enlaces cruzados entre estas piezas y una enorme biblioteca de datos en constante expansión. Estos datos incluyen información geodésica, compuestos químicos, el genoma humano, el historial de mediciones climáticas, miles de otros temas que, cuando se combinan, se pueden usar para buscar una respuesta.
El sistema está limitado solo por el alcance de sus datos; no puede interpretar ninguna pregunta. Tampoco puede responder en un lenguaje natural que una persona tome por hablado. Esta es una dificultad común para la IA. Incluso Siri, que depende en gran medida de Mathematica, otro producto de Wolfram Research, el motor detrás de Wolfram | Alpha, solo puede responder preguntas de acuerdo con escenarios programados, como si estuviera en
Mad Libs ,
escribiendo respuestas y mostrándolas en la pantalla o a través del altavoz .
Usar Wolfram | Alpha es similar a usar la búsqueda de Google, pero Wolfram | Alpha brinda respuestas específicas, no una lista interminable de páginas con resultados de preguntas potencialmente relacionadas. Todos pueden ir al sitio web de Wolfram | Alpha, introducir una pregunta o ecuación y obtener una respuesta. Si está tratando de resolver la ecuación x
2 + 5x + 6 = 0, Wolfram | Alpha le dará un gráfico, formas alternativas y soluciones. Si necesita una explicación paso a paso, una versión profesional estará disponible por $ 6.99 por mes, y hay descuentos para estudiantes y maestros.
Escuché por primera vez sobre Wolfram | Alpha en la cocina de mis padres. Mi padre regresó del trabajo en una escuela privada en Dobbs Ferry, Nueva York. Tiró su bolso al suelo y me preguntó qué pensaba sobre Wolfram | Alpha. Ese mismo día, los maestros le expresaron sus quejas, molestos porque sus estudiantes estaban usando la herramienta. Dijeron que era una estafa. Mi padre dejó el trabajo, sin saber qué hacer en esta situación. ¿Debería la escuela tomar medidas contra Wolfram | Alpha? ¿O la escuela necesita ponerse al día con las nuevas tendencias en educación?
Luego no escuché nada sobre ella, pero mi publicación en Facebook mostró que muchos de mis amigos saben sobre ella, especialmente aquellos que estudian matemáticas. Algunos lo usaron para tratar el álgebra en la universidad, y otros todavía lo usan en su trabajo como ingenieros o analistas numéricos. La aparición de Wolfram | Alpha pasó desapercibida para mis humanidades, y para millones de personas este sistema se ha convertido en algo cotidiano. Dicen que no hay nada de malo en pedir respuestas a la tecnología. Al mismo tiempo, todos declararon que no querían que el uso de Wolfram | Alpha se hiciera público.
Aunque Wolfram | Alpha ha surgido como una ayuda educativa, una forma de aprender la ecuación de adentro hacia afuera, los académicos están en una posición en la que no saben qué hacer a continuación. Lo que algunos consideran fraude, otros avanzan como un gran paso adelante en las áreas de cognición, aprendizaje y el valor del aprendizaje en general. Dicen que Wolfram | Alpha es el futuro. No es sorprendente que su creador esté de acuerdo con esto.
Stephen Wolfram, el hombre que inventó Wolfram | Alpha, no pudo hacer frente a la división y no pudo aprender la tabla de multiplicar hasta que cumplió 40 años. La inspiración para la creación de Wolfram | Alpha, lanzada por él en 2009, se convirtió en sus propios problemas con las matemáticas. La principal pasión de Wolfram siempre ha sido la física. A la edad de 12 años, había compilado un diccionario físico, luego escribió tres libros (hasta ahora inéditos) y a los 15 ya había publicado artículos científicos.
Pero a pesar de sus habilidades como prodigio de la ciencia, las matemáticas siempre han sido un obstáculo para él. Podía proponer conceptos, pero los cálculos eran difíciles para él. Resolvió este problema usando una computadora. Al programarlo para resolver ecuaciones y buscar patrones en los datos, podría dejar la máquina a la computación y concentrarse en la ciencia. Funcionó. Para 1981, Wolfram era la persona más joven en recibir
una beca de McArthur . Tenía 21 años de edad.
Sin embargo, fue la herramienta que ayudó a Wolfram a construir su reputación como físico lo que lo alejó de la ciencia. El tungsteno fue capturado por sistemas complejos y los problemas de usar computadoras para estudiarlos. Cinco años después de recibir una beca de McArthur, Wolfram comenzó a desarrollar Mathematica, y en 1988 Wolfram Research anunció el lanzamiento de su producto estrella.
Tungsten nunca tuvo la intención de que su herramienta se convirtiera en una versión snob de CliffsNotes, pero eso realmente no le molesta. "Las matemáticas mecánicas", dice Wolfram, "están en un nivel muy bajo de pensamiento preciso". Él cree que deberíamos concentrarnos en el pensamiento computacional, que describe como "tratar de formular pensamientos para que puedan explicarse a una computadora razonablemente inteligente". Este método también se llama matemática computacional. De hecho, el conocimiento del álgebra en el mundo tecnológico actual no le dará nada especial, pero saber cómo pedirle a una computadora que haga álgebra por usted lo ayudará mucho. Si los estudiantes se están moviendo en esta dirección, entonces, en su opinión, simplemente están por delante de la tendencia.
Alan Joyce, director de desarrollo de contenido de Wolfram Alpha, dice que el fraude es "una forma absolutamente incorrecta de describir lo que hacemos". Pero los empleados de la compañía entienden lo que a los maestros no les gustará. Históricamente, la capacitación ha sido enfatizada por la computación manual, dice John Dixon, gerente de programa de Wolfram Alpha. Entonces no había tecnología en la que confiar, y cuando comenzaron a aparecer, no eran confiables. Y solo recientemente, las computadoras comenzaron a calcular todo en una fila automáticamente y con precisión, y los maestros y sus estudiantes necesitan tiempo para ponerse al día con esta tendencia. Según Dickson, Wolfram Research quiere trabajar con maestros como García, que están frustrados con la herramienta, y ayudarlos a comprender cómo la herramienta puede ayudar a sus alumnos.
Y, de hecho, las personas que desarrollan esta herramienta lo consideran un ecualizador educativo que puede dar a los estudiantes a quienes nadie ayuda en casa con sus estudios, ni tutores ni padres educados, acceso a un maestro personal. Ella también tiene un enorme potencial de uso mientras estudia. El botón "mostrar pasos", que abre el camino a la respuesta, permite a los maestros dividir la tarea en componentes, en lugar de confundirse con la mecánica. El generador de problemas puede crear tareas basadas en datos reales. "Cuando comienzas a mostrarle al maestro todo el potencial", dice Dixon, "ves directamente dónde se iluminan sus ojos".
Por cada maestro que ha huido al campamento de Dixon, hay muchos estudiantes que han estado allí por algún tiempo. Como me dijo Alexander Feiner, un estudiante de primer año y un ingeniero entusiasta, Wolfram | Alpha es una ayuda para estudiar, no una forma de evitar el trabajo. Es a este ritmo que Dixon insiste, hablando sobre el uso extracurricular del instrumento.
Y, sin embargo, la opinión predominante de que Wolfram | Alpha es una forma de fraude no llega a ningún lado. La mayoría de los problemas están relacionados con la naturaleza de la tarea. Si el objetivo de la tarea es desarrollar una mejor comprensión de los conceptos presentados en la clase, entonces Joyce confía en que los maestros deberían considerar Wolfram | Alpha como una herramienta valiosa. No es que Wolfram | Alpha haya ayudado a los estudiantes a "terminar el curso de matemáticas haciendo la tarea para ellos", dice, "les ayudó a comprender realmente lo que están haciendo". Dixon confía en que Wolfram | Alpha puede aumentar la confianza de los estudiantes que no piensan que tienen una mentalidad matemática. La tarea no es necesaria para aprender los cálculos, sino para aprender a buscar y comprender la respuesta, independientemente del método de cálculo.
Y, aparentemente, es de esta manera que se desarrolla el entrenamiento. Érase una vez, aprender solo consistía en introducir la mayor cantidad de información posible en el cerebro humano. La información era limitada y costosa, y las personas más inteligentes simplemente sirvieron como los archivadores más voluminosos y organizados. Hoy lo contrario es cierto. "El concepto de educación como la transferencia de información de expertos a principiantes, y el requisito de que los principiantes reproduzcan esta información, mecánicamente repetirlo como evidencia de asimilación, está completamente divorciado de las realidades de 2017", dice David Helfand, profesor de astronomía en la Universidad de Columbia.
La tecnología no llegará a ningún lado: antes, los estudiantes copiaban las respuestas de las últimas páginas del libro o compartían la solución a un conjunto de tareas para varias personas, y ahora tampoco se negarán a usar Wolfram | Alpha a pedido del maestro. Incluso García puede imaginar un futuro donde Wolfram | Alpha tenga un lugar. "Creo que en un mundo ideal, los maestros, incluyéndome a mí, necesitan enfrentar mejor la introducción de tecnologías y encontrar formas de usarlas de manera productiva", dice ella.
Justo cuando los robots transformaron la producción, herramientas como Wolfram | Alpha nos hacen repensar el sistema educativo, forzándolo a alcanzar nuevas alturas tecnológicas. O reconstruimos nuestras escuelas para que puedan aceptar herramientas como Wolfram | Alpha, o nos arriesgamos a convertirnos en artefactos vivos en un mundo acelerado.